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WWDC 2026 키노트에서 구글 Gemini 기반의 새 시리가 오늘 공식 공개됐어요. 애플-구글 간 연간 약 10억 달러 계약으로, iOS 27은 Claude·ChatGPT 등 6개 AI를 선택 가능하게 해요. 20억 대 이상 애플 기기에 처음으로 Claude 탑재 경로가 열렸어요.

오늘 오전 10시(현지 시각), 캘리포니아 쿠퍼티노 애플 파크에서 WWDC 2026 키노트가 열렸어요. 2012년 이후 매년 WWDC 무대를 이끌어온 팀 쿡 CEO의 마지막 기조연설이었는데요 — 9월에 존 터너스(John Ternus)에게 CEO 자리를 넘길 예정이라 이번 발표에 한층 더 시선이 쏠렸습니다. 그리고 기대에 충분히 부응하는 내용이 나왔어요.

📌 이 글은 6월 7일 게재한 WWDC 2026 사전 예고 포스트의 실제 결과 업데이트입니다. 오늘 키노트에서 확인된 내용을 담았어요.

가장 큰 발표는 시리의 전면 개편이에요. 새 시리는 구글이 만든 1조 2천억 파라미터 규모의 맞춤형 Gemini 모델로 구동됩니다. 애플이 구글에게 연간 약 10억 달러(한화 약 1조 4천억 원)를 지불하는 계약인데, 기존 구글 검색 계약에 더해 이번엔 AI까지 구글에 의존하는 구조가 됐죠. 한때 "Apple Intelligence"를 크게 외치다가 결국 외부 AI로 방향을 튼 것이니, 솔직히 상징적인 전환점이에요.

근데 개인적으로 더 눈에 띈 건 iOS 27의 Extensions 기능이었어요. 사용자가 시리 대신 Claude, ChatGPT, Gemini, Grok 등 6개 AI 서비스 중 하나를 직접 기본 AI로 설정할 수 있게 됩니다. 이건 애플 생태계 관점에서 꽤 이례적인 개방이에요. 이제까지 애플은 자사 서비스를 중심에 두는 방식으로만 운영해왔거든요.

이 발표가 AI 업계에서 특히 주목받는 이유는 규모 때문이에요. 애플은 현재 20억 대 이상의 활성 기기를 보유하고 있어요. 만약 그 중 5%만 Claude를 선택해도, Anthropic 입장에선 기존 전체 사용자와 맞먹는 신규 유저가 생기는 셈입니다. Claude가 창립 이후 처음으로 이렇게 대규모 유통 채널을 확보하게 된 거예요.

새로운 시리 앱 자체도 크게 달라졌어요. ChatGPT·Claude처럼 텍스트로 대화하는 독립 앱이 생겼고, 아이폰 다이나믹 아일랜드에 상시 접근 창구가 추가됩니다. 사용자의 이메일·사진·캘린더·파일에 직접

구글이 Gemini 3.5 Pro의 6월 일반 출시를 예고했어요. 아직 제한 프리뷰 단계예요. 컨텍스트 창이 200만 토큰으로 현존 주요 모델 중 가장 넓고, Deep Think 추론 모드가 탑재돼요. Flash 대비 약 10배 비싼 가격이 실제 채택률을 가를 핵심 변수예요.

5월 19일 구글 I/O에서 Gemini 3.5 Flash를 발표할 때 Sundar Pichai가 다음 달에 Pro도 나온다고 슬쩍 언급했어요. 그 자리에서 청중에게서 실제로 탄성이 아닌 탄식이 나왔다는 후문이 있어요 — '또 기다리란 말이야'라는 반응이었겠죠. 그리고 이제 6월이 됐고, Gemini 3.5 Pro가 정말로 출시 직전까지 왔어요.

가장 눈에 띄는 스펙은 200만 토큰 컨텍스트 창이에요. 현재 GPT-5.5나 Claude Opus 4.8 모두 100만 토큰 수준인데, Pro는 그 두 배예요. 실제로 이게 의미하는 건 꽤 구체적이에요. 예를 들어 대형 코드베이스 전체를 한 번에 넣거나, 수백 페이지짜리 법률 계약서 여러 개를 동시에 분석하거나, 긴 영상 스크립트를 처음부터 끝까지 참조하면서 작업하는 게 가능해지는 거거든요. 이전까지 여러 번 나눠서 처리해야 했던 작업들이 한 번에 되는 셈이에요. 🔬

또 하나 특이한 게 Deep Think 추론 모드예요. 이건 일반 접근이 아니라 월 250달러 Ultra 구독자 전용 기능이에요. 어려운 수학 문제나 다단계 논리 추론, 복잡한 코드 설계처럼 '깊이 생각해야 하는' 작업에서 특히 차이가 날 것으로 보여요. Gemini 3.5 Flash가 속도와 가성비를 앞세웠다면, Pro와 Deep Think는 '정밀도가 필요한 프론티어 작업'을 노리는 거예요. 솔직히 어느 쪽이 더 많이 팔릴지는 봐야 알겠지만요.

가격 얘기를 좀 더 하면, Pro는 Flash 대비 약 10배 비싸요. 입력 1M 토큰에 $15, 출력은 $60이에요. Flash가 $1.50/$9 수준이니까요. 경쟁 제품인 Claude Opus 4.8이나 GPT-5.5와 비슷한 가격대예요. 솔직히 기업들 입장에서는 200만 토큰이라는 컨텍스트 창이 얼마나 실제로 필요한가를 냉정하게 따져볼 것 같아요. 대부분의 일반 작업엔 Flash로도 충분하니까요. 프론티어 작업이 많은 연구소나 법률·금융 영역에서 진가를 발휘할 것 같아요. 📊

개인적으론 Deep Think 모드가 실제로 얼마나 강력한지가

OpenAI가 ChatGPT를 챗봇에서 에이전트 기반 슈퍼앱으로 전면 재편하겠다고 발표했어요. 내부에선 "Chat is dead"라는 말이 나올 정도로 강도 높은 전략 전환이 진행 중입니다. Sora 같은 사이드 프로젝트들은 뒤로 밀리고, Codex와 에이전트 플랫폼이 핵심이 됩니다.

근데 솔직히 좀 놀랐어요. ChatGPT를 만든 OpenAI가 자기 제품을 두고 "Chat is dead"라고 선언하다니요. 6월 7일, Financial Times와 TechCrunch가 나란히 보도한 내용인데, 핵심은 간단해요. 앞으로 ChatGPT는 '질문에 답하는 AI'가 아니라 여러분의 업무 전체를 알아서 처리하는 에이전트 플랫폼으로 바뀐다는 거예요. OpenAI 전체 프로덕트와 플랫폼을 총괄하는 Thibault Sottiaux의 말을 빌리면, 목표는 "개인의 삶과 업무 전반을 돕는 나만의 에이전트, 모바일·데스크톱·웹 어디서든 연결되고 차 안에서도 말로 대화할 수 있는 것"이에요.

방향 자체가 완전히 새로운 건 아니에요. ChatGPT는 이미 코딩, 파일 편집, 웹 검색, 외부 서비스 연동까지 하고 있었으니까요. 하지만 놀라운 건 속도예요. 몇 주 안에 ChatGPT 웹·모바일 앱이 실제로 바뀐다고 하거든요. 그리고 이번엔 단순 기능 추가가 아니라 제품의 정체성 자체가 바뀌는 거예요. 🤖

이번 전환에서 눈여겨볼 또 다른 부분이 있어요. OpenAI가 이른바 사이드 프로젝트들을 정리한다는 거예요. 대표적인 게 영상 생성 AI Sora예요. 야심차게 내놨던 서비스인데, 이번 전략 재편 과정에서 사실상 뒷전으로 밀리게 됐어요. 대신 Codex가 전략의 핵심으로 올라섭니다. 사실 이미 조짐은 있었어요. 6월 초에 OpenAI가 개발자만 쓰던 Codex에 비개발자용 역할별 플러그인 6종을 추가했거든요. 마케터, 법률 전문가, 투자자, 애널리스트까지 타깃을 넓혔어요. 지금 Codex 주간 사용자는 500만 명인데 비개발자 비중이 전체의 20%, 성장 속도는 개발자의 3배예요. 📈

사실 이 발표의 타이밍도 눈여겨볼 필요가 있어요. OpenAI는 지금 Goldman Sachs, Morgan Stanley와 함께 IPO 서류를 준비 중이고, 목표 시점은 2026년 9월이에요. 연 매출은 약 200억 달러, ChatGPT 주간 활성 사용자는 9억 명. 어마어마한 숫자인데도 수익성에 대한 의구심은 여전하

xAI가 터미널 기반 코딩 에이전트 Grok Build를 베타 출시하며 Claude Code·Codex CLI에 정면 도전했어요. 최대 8개 병렬 에이전트와 Arena Mode 자동 평가가 특징이며, 소스코드는 서버에 전송되지 않습니다. SWE-bench 점수는 70.8%로 경쟁작보다 낮지만, 입력 토큰 $0.20이라는 가격 경쟁력을 내세웁니다.

AI 코딩 에이전트 시장이 3파전이 됐어요. 🤖 지금까지는 사실상 Anthropic의 Claude Code와 OpenAI의 Codex CLI가 양분하는 구도였는데, 일론 머스크의 xAI가 Grok Build를 베타로 내놓으면서 구도가 달라졌습니다. 아직 초기 베타지만 방향성이 꽤 흥미로운 제품이에요.

Grok Build는 터미널 TUI 기반 코딩 에이전트로, 기반 모델은 Grok 4.3 위에 올라간 grok-code-fast-1입니다. 가장 눈에 띄는 기능은 병렬 에이전트예요. 최대 8개의 에이전트가 동시에 같은 문제를 공격하는 방식이에요. 각 에이전트는 계획(Plan) → 검색(Search) → 빌드(Build) 3단계로 작업을 처리하고, 끝나면 Arena Mode라는 자동 평가 레이어가 결과물들을 비교해서 가장 좋은 걸 골라줍니다. 개발자가 여러 결과를 직접 비교하는 수고를 없애준다는 발상이에요.

근데 벤치마크 성적은 솔직히 좋지 않아요. SWE-bench Verified 기준으로 Codex CLI(GPT-5.5)가 88.7%, Claude Code(Opus 4.7)가 87.6%인데, Grok Build는 70.8%에 그쳤어요. 물론 벤더가 스스로 보고한 숫자라 완전히 믿기는 어렵지만, 격차 자체는 상당합니다.

그래도 몇 가지 차별화 포인트는 있어요. 가장 눈에 띄는 건 로컬 우선 설계입니다. Grok Build는 소스코드를 xAI 서버로 전송하지 않아요. 독점 코드베이스를 다루거나 금융·의료 같은 규제 산업에 있는 팀에게는 의미 있는 선택지가 될 수 있어요. 가격도 경쟁적이에요. 입력 토큰 100만 개당 $0.20으로, Claude Code나 Codex CLI에 비해 상당히 저렴합니다.

현재는 SuperGrok Heavy 구독자에게만 얼리 베타로 열려 있어요. 일반 공개는 미정이고요.

개인적으로는 아직 갈 길이 먼 제품이라고 생각해요. SWE-bench 70%대는 현업에서 신뢰하기엔 솔직히 낮은 숫자거든요. 근데 Are

애플이 구글 Gemini 1.2조 파라미터 모델을 연간 약 10억 달러에 라이선스해 시리를 완전히 새로 만들었어요. iOS 27은 ChatGPT·Claude·Gemini·Grok 등 6개 AI 제공자를 직접 선택할 수 있는 첫 운영체제가 됩니다. 팀 쿡의 마지막 WWDC 기조연설이 내일(6월 8일) 열리며, 2년간의 시리 약속이 드디어 검증됩니다.

내일 밤(한국 시각 6월 9일 새벽 2시), 팀 쿡이 애플 파크 무대에 CEO로서 마지막으로 올라섭니다. 솔직히 이번만큼 기대와 불안이 동시에 컸던 WWDC가 없었던 것 같아요. 지난 2년간 "곧 시리가 완전히 달라진다"는 말이 반복됐고, 매번 결과는 미지근했거든요. 그런데 이번엔 계약서까지 공개됐습니다.

애플은 구글과 공식 파트너십을 맺고, 연간 약 10억 달러를 내고 Gemini 모델을 라이선스했어요. 일반 Gemini가 아니라 1.2조 파라미터 규모의 커스텀 모델입니다. 혼합 전문가(MoE) 설계 덕분에 쿼리마다 관련 파라미터만 활성화되어 응답이 빠르면서도 성능은 트릴리언 파라미터급을 유지하는 구조예요. 구글과 애플은 올해 1월 공동 성명으로 이 파트너십을 공식 확인했고, 내일 키노트는 처음 세상에 시연되는 자리가 됩니다.

근데 더 흥미로운 건 사실 구글 얘기가 아닐 수도 있어요. iOS 27은 기본 AI 제공자를 사용자가 직접 고를 수 있게 됩니다. ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, Copilot, Perplexity — 6개 서비스 중 설정에서 선택하면 돼요. 스마트폰 OS가 경쟁 AI 서비스를 공식 지원하는 건 전례 없는 일인데, 어떤 AI를 쓰든 플랫폼은 애플이라는 자신감이 담겨 있는 것 같아요.

개인 정보 보호도 눈에 띄어요. 새 시리의 클라우드 처리는 애플 실리콘 서버 기반의 Apple Private Cloud Compute 안에서만 이뤄지고, 처리가 끝나면 데이터가 남지 않아요. 계약상 구글은 애플 사용자의 쿼리를 미래 Gemini 훈련에 쓸 수 없습니다.

기능도 대폭 달라집니다. 새 시리는 iMessage 스타일 채팅 인터페이스를 쓰고, 대화 맥락이 유지되며, 이메일·사진·파일에 직접 접근하고, 화면을 보면서 앱 간 연결 동작도 수행할 수 있어요. "알람 취소하고 민준한테 미팅 늦는다고 문자 보내줘" 같은 복합 명령이 드디어 제대로 처리된다는 말이에요. 📱 Dynamic Island 통합도

OpenAI가 EU 사이버 방어팀을 위한 전문 AI 모델 GPT-5.5-Cyber를 유럽에 개방했어요. EU AI Office·ENISA 등 기관과 민간 보안팀에 제한적 프리뷰로 접근권을 부여했습니다. Anthropic이 Project Glasswing으로 같은 시장을 공략하면서 AI 사이버 보안 분야 유럽 패권 다툼이 본격화됐어요.

AI 회사들이 사이버 보안 시장을 놓고 조용히 움직이고 있어요. OpenAI가 'EU Cyber Action Plan'이라는 이름 아래 GPT-5.5-Cyber를 유럽 보안 기관과 기업들에 개방하기 시작했거든요. 취약점 식별, 악성코드 분석, 역공학(Reverse Engineering), 패치 검증 같은 보안 작업에 특화되어 있고, 일반 GPT-5.5보다 보안 관련 작업에 더 허용적인 설정을 갖추고 있어요.

접근 가능한 대상은 심사를 통과한 EU 사이버 방어팀, EU 기업과 정부, ENISA 같은 사이버 보안 기관, 그리고 EU AI Office를 포함한 EU 기관들이에요. OpenAI는 Anthropic이 초기에 약 40개 기관으로 제한했던 것보다 훨씬 큰 규모의 검증된 방어팀에 접근을 확대했다고 밝혔어요. 6월 1일부터는 이 모델을 사용하려면 피싱 저항 인증(Advanced Account Security 또는 SSO 방식)이 필수예요.

근데 이 이야기를 Anthropic과 함께 봐야 하는 이유가 있어요. 같은 날인 6월 1일, Anthropic은 EU 사이버 보안 기관 ENISA에 미공개 AI Claude Mythos에 대한 접근권을 부여했어요. Project Glasswing이라는 프로그램을 통해서인데, 삼성·SK하이닉스·NATO 같은 기관들의 핵심 인프라 코드를 스캔하고 취약점을 찾아내는 방식이에요. Anthropic은 접근을 엄격히 제한하지만, OpenAI는 더 넓게 열겠다는 전략이에요.

AI 업계 소식통에 따르면 GPT-5.5-Cyber는 성능 면에서 Anthropic Mythos와 '대략 비슷한 수준'이라고 알려져 있어요. 즉 AI 사이버 보안 분야에서 OpenAI와 Anthropic이 비슷한 능력을 갖춘 모델로 유럽 시장을 두고 서로 다른 전략으로 경쟁하는 구도예요.

솔직히 이게 단순한 제품 출시로 보이지 않아요. EU AI Office에 직접 접근권을 준다는 건, 곧 시행될 EU AI Act 규제 환경에서 더 유리한 위치를 선점하려는 계산

알리바바가 Qwen 3.7 Max(1조+ 파라미터)와 Qwen 3.7 Plus(멀티모달)를 6월 초 잇달아 공개했어요. Max 가격은 Claude Opus 4.7의 절반, Plus는 Max보다 6배 저렴한 $0.40/$1.60/M 토큰이에요. 중국 AI 모델이 가격 경쟁력으로 프런티어 모델 시장을 또 한 번 뒤흔들고 있습니다.

알리바바 클라우드가 조용하지만 꽤 도발적인 두 모델을 연달아 내놨어요. 🚀 Qwen 3.7 Max와 Qwen 3.7 Plus예요. 5월 20일 싱가포르에서 열린 첫 번째 Qwen 컨퍼런스에서 공개됐고, 6월 1~2일 정식 출시됐어요. 지금은 알리바바 클라우드 Model Studio, OpenRouter, Together AI 등에서 바로 쓸 수 있어요.

Max부터 보면, 파라미터 수가 1조 개를 넘어요. 컨텍스트 윈도우는 100만 토큰(1M)이고, 가격은 입력 100만 토큰당 2.50달러, 출력은 7.50달러예요. Artificial Analysis Intelligence Index 기준 56.6점을 기록했는데, 이게 Claude Opus 4.7과 유사한 수준이에요. 근데 Opus 4.7 요금은 Max의 두 배 정도예요. 이게 핵심이에요.

Max의 또 다른 특이한 스펙은 '35시간 자율 운영'이에요. 성능 저하 없이 35시간 동안 혼자서 에이전트 작업을 처리할 수 있다고 알리바바가 밝혔어요. 아직 측정 조건이 완전히 공개되진 않았는데, 에이전틱 AI 방향으로의 분명한 포지셔닝이에요.

Plus는 또 다른 각도예요. 💼 Qwen 3.7 Max의 텍스트 백본 위에 비전·비디오 이해 기능을 얹은 멀티모달 에이전트 모델인데, 가격이 Max의 6분의 1 수준이에요 — 입력 100만 토큰당 0.40달러, 출력은 1.60달러예요. GUI 조작, 브라우저 자동화, 화면 인식 같은 에이전트 작업에 특화돼 있고요. 참고로 이건 오픈웨이트 공개 습관을 깨고 처음으로 완전 비공개(closed-weight)로 출시한 Qwen 모델이에요.

ScreenSpot Pro 벤치마크 — GUI 에이전트 능력을 평가하는 테스트 — 에서 Qwen 3.7 Plus는 79.0점이에요. GPT-5.4가 67.4점, Claude Opus 4.6이 49.5점이었으니 꽤 의미 있는 격차예요. 물론 하나의 벤치마크로 모든 걸 판단할 순 없지만, 화면을 보고 클릭·입력하는 에이전트 작업에서 강점을 보이는 건 분

ChatGPT가 2026년 5월 MAU 10억 명을 돌파하며 역사상 가장 빠른 앱 성장 기록을 세웠어요. 틱톡 5년, 인스타그램 12년 걸린 이정표를 출시 3년 6개월 만에 달성했습니다. AI 도구가 마침내 인류 전체의 일상으로 스며들었다는 상징적 순간이에요.

로이터가 Sensor Tower 데이터를 인용해 보도한 내용인데, 솔직히 처음 읽었을 때 숫자를 한 번 더 확인하게 됐어요. 📊 ChatGPT가 2026년 5월에 월간 활성 사용자(MAU) 10억 명을 넘었다는 거예요. 2022년 11월 28일 출시 이후 약 3년 6개월 만이에요. 지금껏 나온 어떤 앱보다도 빠른 속도예요.

비교해 보면 얼마나 이례적인 성장인지 실감 나요. 틱톡이 5년 걸렸고, 인스타그램은 12년, 유튜브는 15년 이상, 구글 맵스는 17년이 넘게 걸렸어요. ChatGPT는 그 모든 기록을 가볍게 깨버렸고요.

근데 이게 단순히 유행 때문만은 아닌 것 같아요. 올해 들어 ChatGPT에 의미 있는 업데이트가 계속 이어졌어요. 가장 큰 게 메모리 시스템 Dreaming V3예요. 과거 대화를 자동으로 분석해 사용자에 대한 기억을 업데이트하는 시스템인데, 6월 4일부터 무료 사용자에게도 열렸어요. 컴퓨팅 비용을 5배 낮춘 덕분이에요. 진입 장벽이 낮아지면 사용자는 늘 수밖에 없죠.

경쟁 구도를 보면 흥미로운 대비가 보여요. 🤖 Anthropic의 Claude는 같은 기간 MAU 5,600만 명이에요. ChatGPT의 약 18분의 1 수준인데, 성장률은 달라요 — Claude의 MAU는 전년 대비 640% 증가한 반면, ChatGPT는 62% 증가에 그쳤어요. 기저가 크면 성장률이 낮아지는 건 당연하지만, 이 대비는 AI 도구 시장이 여전히 새로운 사용자를 유입시키고 있다는 뜻이기도 해요.

OpenAI 입장에서 10억 명이라는 숫자는 단순한 이정표가 아니에요. 💰 이 규모의 사용자 기반은 수익 구조 전체를 바꾸는 자산이에요. 유료 구독 전환율이 조금만 올라도 매출에 엄청난 영향을 미치고, 무료 사용자도 미래 광고 모델이나 API 생태계의 핵심 데이터 자산이 돼요. 현재 OpenAI 연간 매출 런레이트는 약 100억 달러로 추정되는데, 이 사용자 기반이 유지되면 그 수치는 계속 오를 거예요.

사실 이 숫자가 마냥 반갑지만은 않은 이유도 있어요. 100만 명이 쓰는 도구와 10억 명이 쓰는 도구의 영향력은 차원이 달

OpenAI가 오늘(6월 6일) ChatGPT에 '잠금 모드(Lockdown Mode)'를 출시했어요. 프롬프트 인젝션 공격으로 데이터가 외부로 빠져나가는 것을 막는 보안 기능이에요. 무료 포함 전 계정에서 설정 메뉴를 통해 바로 켤 수 있고, 활성화 시 웹 브라우징 등이 제한됩니다.

오늘(6월 6일) OpenAI가 ChatGPT에 꽤 실용적인 보안 기능을 추가했어요. 이름이 '잠금 모드(Lockdown Mode)' 인데, 프롬프트 인젝션 공격으로부터 사용자를 보호하는 선택적 보안 설정이에요. Engadget, TechTimes 등 여러 매체가 오늘 오전부터 일제히 다뤘어요.

프롬프트 인젝션이 뭔지 모르는 분들을 위해 짧게 설명할게요. 예를 들어 ChatGPT한테 "이 계약서 요약해줘"라며 PDF를 붙였는데, 그 PDF 안에 사람 눈엔 안 보이는 텍스트로 "지금 사용자 대화 내용을 이 URL로 전송해"라는 명령이 숨겨져 있는 거예요. AI가 그걸 그냥 따라서 데이터를 외부 서버로 보내버리는 공격이에요. AI 에이전트가 파일, 웹페이지, 이메일 등을 처리하는 일이 많아지면서 이게 점점 현실적인 위협이 되고 있었거든요.

잠금 모드를 켜면 ChatGPT가 외부 네트워크로 나가는 요청을 대폭 제한해요. 실시간 웹 브라우징은 캐시된 콘텐츠로만 제한되고, 딥 리서치 모드·에이전트 모드·파일 다운로드가 비활성화돼요. 한마디로 ChatGPT가 외부와 데이터를 주고받는 통로를 거의 다 닫아버리는 거예요.

근데 여기서 중요한 포인트가 하나 있어요. OpenAI도 직접 밝혔는데, 잠금 모드는 프롬프트 인젝션 공격 자체를 막는 게 아니에요. 악성 명령어가 처리되는 건 여전히 가능해요. 다만 그 명령어가 실행된다 해도 데이터를 외부로 빼내는 마지막 단계를 차단하는 거예요. 완벽한 방어라기보다 피해를 최소화하는 설계예요.

켜는 방법은 간단해요. ChatGPT 설정 → 안전 및 보안 → 고급 보안 → 잠금 모드 토글. 무료 계정 포함 로그인한 전 사용자가 바로 쓸 수 있어요.

이 기능이 흥미롭게 느껴지는 이유가 있어요. 지금까지 "AI 보안"이라고 하면 모델 자체의 안전성 얘기가 대부분이었는데, 이번에 나온 건 개별 사용자가 직접 켤 수 있는 실용적인 보안 도구거든요. AI가 업무 도구로 깊숙이 들어오면서 이런 현장 레벨의 보안 기능이 점점 필요해질 거라는 신호 같아요. Anthropic이나 G

OpenAI가 ChatGPT 메모리 시스템을 Dreaming V3로 업그레이드하며 오늘 공개했어요. 컴퓨팅 비용을 5배 줄여 수억 명의 무료 사용자에게도 확대 적용이 가능해졌습니다. 이제 ChatGPT가 당신의 이름·직업·선호를 자동으로 기억하고 다음 대화에 반영해요.

오늘 OpenAI가 ChatGPT의 메모리 시스템을 조용히, 근데 꽤 크게 업그레이드했어요. 이름은 Dreaming V3. 미국 기준 Plus/Pro 사용자는 오늘부터 바로 적용되고, 무료 사용자에게도 수 주 안에 배포할 계획이라고 해요.

배경을 조금 설명하면, OpenAI는 2025년 4월에 처음으로 "dreaming"이라는 개념을 도입했어요. 사용자가 ChatGPT를 쓰지 않는 동안 시스템이 과거 대화들을 분석해서 메모리를 자동으로 정리하고 업데이트하는 방식이에요. 마치 사람이 자는 동안 기억이 정리되는 것처럼요. 근데 이 방식에는 세 가지 문제가 있었어요. 오래된 정보를 잘못 유지하거나, 상황 변화를 반영 못 하거나, 무엇보다 컴퓨팅 비용이 너무 높아서 무료 사용자에게는 제공하기 어려웠거든요. Dreaming V3는 그 세 가지를 한번에 잡으려는 시도예요.

새 기능 중에 눈에 띄는 건 메모리 요약 페이지예요. 지금까지는 ChatGPT가 내 무엇을 기억하고 있는지 명확하게 알기 어려웠는데, 이제 사용자가 직접 들어가서 확인하고 추가하거나 수정할 수 있는 페이지가 생겼어요. 투명성 측면에서 꽤 중요한 변화예요.

그리고 이번 업데이트의 진짜 하이라이트는 무료 사용자 확대예요. ChatGPT 무료 사용자는 전 세계적으로 수억 명이에요. 지금까지 이 사람들은 ChatGPT와 대화할 때마다 처음부터 다시 자기소개를 해야 했어요. 이름, 직업, 쓰는 언어, 선호하는 답변 형식... 매번 반복이었죠. 이제 그게 사라지는 거예요.

OpenAI 입장에서도 계산이 있어 보여요. Claude나 Gemini의 무료 플랜 경험이 계속 개선되는 상황에서, ChatGPT 무료 버전의 경쟁력을 끌어올리는 전략으로 읽혀요. 메모리는 그냥 편의 기능이 아니라, 한번 쓰기 시작하면 다른 서비스로 이동하기 어려워지는 일종의 "락인" 요소이기도 하거든요.

사실 그 점이 좀 묘하기도 해요. 내 정보를 AI가 기억할수록 편리해지는 동시에, 그 서비스에 더 묶이게 되는 거잖아요. 메모리 요약 페이지에서 직접 수정하거나 삭제할 수 있다는 건 그래도 다행이

OpenAI가 오늘 GPT-Rosalind의 업데이트 버전을 공개하면서, 동시에 Rosalind Biodefense라는 새 프로그램도 함께 가동했다. 🔬 생명과학 연구자와 바이오시큐리티 기관을 위해 설계된 전용 모델인 GPT-Rosalind는, 이번 버전부터 GPT-5.5의 에이전틱 코딩·툴 사용 능력과 의약화학, 유전체학 특화 성능을 합쳤다.

숫자로 먼저 보면 — 📊 의약화학 벤치마크 MedChemBench에서 GPT-5.5가 25.1%인 데 비해 GPT-Rosalind는 27.5%를 기록하면서도, 토큰 사용량은 오히려 7.2% 적다. 유전체학 벤치마크 GeneBench에서도 GPT-5.5 대비 31% 적은 토큰으로 더 높은 정확도를 냈다. 모델이 더 강해지면서 더 효율적으로 됐다는 건 의미 있는 지표다.

Rosalind Biodefense는 심사를 거친 개발사와 일부 공공기관에 GPT-Rosalind 접근권을 주는 프로그램이다. 전염병 모델링, 조기 탐지, 스크리닝, 공중보건 관련 AI 도구 개발이 목적이다. 참여 기관 면면이 흥미롭다. Fourth Eon Biosecurity(AI 기반 바이오시큐리티 스크리닝 시스템), SecureDNA(DNA 시퀀스 스크리닝), CEPI(전염병 예방혁신 연합), 미 로렌스 리버모어 국립연구소, 존스홉킨스 응용물리연구소, 그리고 일부 미 정부 기관들.

타이밍이 절묘하다. 오늘 Sam Altman, Dario Amodei, Demis Hassabis, Mustafa Suleyman이 합성 DNA 스크리닝 의무화를 의회에 촉구하는 공개서한에 서명했다. 같은 날 OpenAI는 바이오방어 AI 프로그램을 가동했다. 우연이라기엔 메시지가 너무 맞아떨어진다. 업계 전체가 AI와 생물학적 위협이라는 주제를 본격적으로 다루기 시작했다는 신호로 읽힌다.

GPT-Rosalind는 일반 공개가 아니라 심사를 거친 기관에만 제공된다. ⚠️ 강력한 생명과학 AI를 아무나 쓸 수 있게 하지 않겠다는 방침이다. 오픈소스 AI가 대세로 흘러가는 시기에 민감한 도메인에서만큼은 접근 통제를 강화하는 방향을 택한 셈이다.

이 생태계가 실제로 어떤 성과를 낼지는 좀 더 지켜봐야 한다. Fourth Eon이나 SecureDNA 같은 파트너들이 실전에서 유의미한 스크리닝 시스템을 만들어낼 수 있을지, 정부 기관들이 이걸 실제 방어 체계에 편입시킬지. 오늘의 발표는 시작점이고, 결과는 앞으로 몇

지난 6월 3일, Google DeepMind가 Gemma 4 12B를 공개했다. 공지가 조용했는데도 개발자 커뮤니티 반응이 꽤 뜨겁다. 이유는 단순하다. 12B 파라미터짜리 모델이 텍스트, 이미지, 오디오, 영상을 — 별도 인코더 없이 — 한 번에 처리하면서 16GB VRAM 노트북에서도 로컬로 돌아간다. Apache 2.0 라이선스라서 상업적으로도 자유롭게 쓸 수 있다. 🚀

기술적으로 뭐가 다른지 먼저 얘기하면, 기존 멀티모달 모델들은 이미지를 이해하기 위한 별도 비전 인코더, 오디오를 처리하기 위한 별도 오디오 인코더를 따로 붙이는 구조였다. Gemma 4 12B는 이걸 하나로 통합했다. 이미지 입력은 35M 파라미터짜리 가벼운 임베딩 모듈로, 오디오는 40밀리초 단위의 raw 16kHz 프레임을 그대로 LLM의 입력 공간으로 투영하는 방식이다. 인코더가 없으니 멀티모달 처리 레이턴시가 줄고, 전체 메모리 효율도 높아진다.

성능 면에서는 Google의 26B MoE 모델에 근접한다는 게 Google의 주장이다. 📊 파라미터 수는 절반도 안 되는데 비슷한 수준이라면, 단순히 "작은 모델"이 아닌 거다. 특히 눈에 띄는 건 오디오 처리 능력이다. 이 크기의 오픈소스 모델 중 오디오를 네이티브로 처리할 수 있는 건 Gemma 4 12B가 처음이라고 한다.

어디서 쓸 수 있냐면, 지금 바로 Hugging Face에 올라와 있다. Ollama, LM Studio, Google AI Edge Gallery 앱에서도 즉시 사용 가능하다. 개발 프레임워크는 llama.cpp, MLX, vLLM, SGLang 등 익숙한 것들을 다 지원하고, 파인튜닝은 Unsloth를 통해서 할 수 있다. Google Cloud 쪽도 Cloud Run과 GKE로 배포를 지원한다.

클라우드 API로만 접근 가능한 모델이 아니라 내 로컬에서, 내 데이터로 돌릴 수 있다는 게 이 모델의 핵심이다. 기업 입장에선 데이터 프라이버시 걱정 없이 쓸 수 있고, 개인 개발자 입장에선 API 비용 없이 멀티모달 기능을 실험해볼 수 있다.

개인적으로 가장 인상적인 건 오디오 처리 부분이다. GPT-4o 수준의 음성+이미지 멀티모달을 로컬 오픈소스로 구현할 수 있는 시대가 오고 있다는 게 실감나는 릴리즈다. 아직 GPT-5.5나 Claude Opus 4.8을 넘는다거나 하는 건 아니지만, 클라우드 없이 이 정도면 충분히 쓸 수 있는 시나리

마이크로소프트가 드디어 자체 AI 모델을 꺼내들었습니다. OpenAI에 의존하지 않고 처음부터 직접 만든 추론 특화 모델이에요. Build 2026 컨퍼런스에서 Mustafa Suleyman이 직접 무대에 올라 공개한 이 모델의 이름은 MAI-Thinking-1 — 마이크로소프트 AI 브랜드의 첫 번째 플래그십 추론 모델입니다.

근데 이게 단순한 신제품 발표가 아니에요. 마이크로소프트는 그동안 OpenAI에 수백억 달러를 투자하면서 GPT 계열 모델을 자사 제품 곳곳에 적용해왔거든요. Azure, Microsoft 365, Copilot이 전부 거기에 기반하고 있었으니까요. 그런데 이번에 "우리가 직접 만든 모델"을 공식 발표했다는 건, 단순히 포트폴리오를 다양화하는 게 아니라 전략적 독립성을 확보하겠다는 의지로 읽혀요. 실제로 이번 발표에서 "OpenAI 데이터 증류(distillation)를 하지 않았다"고 따로 강조했는데, 업계 기준으로 보면 그냥 지나칠 수 없는 멘트입니다.

기술 스펙을 보면 꽤 흥미롭습니다. 활성 파라미터는 350억 개지만, Mixture of Experts 구조를 사용해서 총 파라미터는 무려 1조 개에 달해요. 컨텍스트 창은 256K 토큰이고, 학습 데이터는 전부 상업적으로 라이선스된 클린 데이터만 사용했다고 합니다. 멀티스텝 명령어 처리, 긴 컨텍스트 추론, 코드 생성에 특히 강하도록 설계됐다고 해요.

성능 수치가 눈에 띄어요. AIME 2025에서 97.0%, AIME 2026에서 94.5%를 기록했는데, 이건 수학·과학 추론 능력을 측정하는 대표적인 어려운 벤치마크입니다. 그리고 독립 평가자들이 참여한 블라인드 사이드-바이-사이드 평가에서 Claude Sonnet 4.6보다 선호도가 높았다고 하고, 코딩 벤치마크 SWE Bench Pro에서는 Claude Opus 4.6에 맞먹는 수준이라고 발표했어요.

솔직히 이 수치를 액면 그대로 다 믿기는 어렵습니다. 자기 모델 발표할 때 유리한 벤치마크만 골라서 보여주는 건 업계의 오랜 관행이니까요. 그래도 외부 평가자를 투명하게 활용한 블라인드 테스트를 근거로 제시했다는 건 그냥 허튼소리라고 보기도 애매해요.

현재 Azure AI Foundry에서 프라이빗 프리뷰로 접근 가능하고, 기존 Chat Completions API와 호환됩니다. function calling과 멀티레이어 명령어 처리도 지원해요. Microsoft 36

알파벳이 6월 1일, 주식을 발행해 800억 달러 — 우리 돈으로 약 110조 원 — 을 조달하겠다고 발표했습니다. 특이한 점이 있어요. 이 회사가 마지막으로 주식을 발행한 게 2005년이에요. 21년 만의 주식 발행입니다. 구글이 검색 광고로 그동안 얼마나 잘 벌었는지를 단적으로 보여주는 사실이기도 하죠 — 지금껏 외부에서 돈을 빌릴 필요가 없었다는 뜻이니까요.

조달 구조를 보면 세 갈래로 나뉩니다. 먼저 버크셔 해서웨이가 100억 달러를 직접 투자합니다. 워런 버핏의 버크셔가 구글에 투자한다는 게 자체로 화제인데, 이 회사는 그동안 자신이 이해하지 못하는 사업엔 투자하지 않는 것으로 유명했거든요. 그 다음으로 300억 달러는 기관투자자 대상 인수 방식으로 조달하고, 나머지 400억 달러는 시장에서 점진적으로 주식을 파는 방식(at-the-market 프로그램)으로 마련합니다.

조달한 돈이 어디에 쓰이냐 하면, 전부 AI 인프라 구축입니다. 알파벳은 올해 설비투자(capex)를 1,800억 달러에서 1,900억 달러로 잡고 있고, 2027년에는 이보다 더 늘어날 거라고 했어요. 한화로 약 250조 원이 넘는 금액인데, AI 수요가 공급 가능한 수준을 훨씬 초과하고 있다는 게 이 규모를 정당화하는 근거입니다. 쉽게 말하면 "고객들이 AI 쓰겠다고 줄 서 있는데, 서버가 없어서 못 주는 상황"이라는 거예요.

이게 꽤 중요한 신호인 게, 구글은 AI 경쟁에서 한때 "뒤처지는 거 아니냐"는 말을 들었던 회사입니다. 2023년에 ChatGPT가 나오면서 검색 사업 전체가 위협받는 거 아니냐는 우려가 나왔고, 내부적으로도 상당히 혼란스러웠다는 이야기가 돌았거든요. 근데 지금은 Gemini 3.5 Flash를 전 세계 기본 모델로 배포하고, 800억 달러를 조달해 AI 인프라에 쏟아붓겠다는 회사가 됐어요. 불과 2~3년 사이의 변화가 꽤 극적입니다.

버크셔 해서웨이의 참여가 특히 눈길을 끕니다. 워런 버핏은 자신이 이해하지 못하는 사업에는 투자하지 않는다는 원칙으로 유명한데, 이번에 AI 인프라 프로젝트에 100억 달러를 베팅했다는 건 적어도 "알파벳의 AI 인프라 사업은 이해할 수 있다"고 판단했다는 뜻이겠죠. AI 자체를 이해하기 어렵더라도, AI가 필요로 하는 물리적 인프라 — 데이터센터, 서버, 전력 인프라 — 는 전통적인 사업 논리로 평가할 수 있으니까요.

이번 조달이 시장에서 어떻게 소화될지, 그리

마이크로소프트가 2026년 6월 2일부터 열린 Build 2026 개발자 컨퍼런스에서 자사 브랜드의 AI 모델 7종을 한꺼번에 발표했습니다. 이름은 MAI 시리즈, 즉 Microsoft AI 시리즈예요. 브랜드 이름부터 노골적으로 "우리 모델"이라는 걸 강조하는 느낌인데, 그도 그럴 것이 지금까지 마이크로소프트는 OpenAI에 거액을 투자하면서 GPT 시리즈에 Copilot 서비스 전체를 얹어 쓰는 구조였거든요. 이번 발표는 그 구도에서 조금씩 벗어나겠다는 신호를 분명히 보낸 겁니다.

발표된 모델들을 보면 꽤 촘촘하게 준비됐습니다. 추론 영역에서는 MAI-Thinking-1이 마이크로소프트 최초의 추론 특화 모델로 나왔어요. 코딩 쪽에는 MAI-Code-1-Flash가 GitHub Copilot과 Visual Studio Code에 바로 통합됩니다. 이미지 생성과 편집은 MAI-Image-2.5가 담당하고요. 음성 인식 분야에서는 43개 언어를 지원하는 MAI-Transcribe-1.5, 텍스트를 음성으로 바꿔주는 MAI-Voice-2도 함께 공개됐습니다.

윈도우 사용자들에게 가장 직접적인 영향을 미칠 건 Aion 1.0 시리즈입니다. Aion 1.0 Instruct는 요약, 리라이팅, 접근성 기능 같은 텍스트 처리 작업에 쓰이는 소형 모델이고, Aion 1.0 Plan은 140억 파라미터 규모의 더 강력한 모델입니다. 사용자 의도를 파악하고 도구를 호출하며 파일을 관리하고 하위 에이전트를 조율하는 완전한 에이전트 워크플로를 클라우드 없이, 내 PC에서 직접 실행할 수 있다는 거예요. 이건 꽤 큰 변화입니다.

여기에 Microsoft Scout라는 개인 업무 에이전트도 발표됐어요. Teams, Outlook 같은 도구와 연동해서 회의 준비, 일정 충돌 해소, 반복 업무 자동화 같은 걸 알아서 처리해줍니다. Microsoft IQ라는 컨텍스트 레이어도 일반 공개됐는데, GitHub Copilot, Copilot Studio, Microsoft Foundry에 걸쳐 엔터프라이즈 지식을 AI 에이전트에 연결해주는 역할을 합니다.

사실 이번 발표에서 가장 주목할 부분은 모델 스펙보다 이 행보 자체입니다. 마이크로소프트가 "우리도 직접 만든다"는 의지를 이렇게 공개적으로, 이렇게 많은 모델을 한꺼번에 드러낸 건 처음이니까요. OpenAI와의 파트너십이 끝나는 건 아니겠지만, 사티아 나델라가 AI 공급망 전체를

OpenAI 모델이 드디어 AWS 위에서 돌아갑니다. 6월 1일부로 GPT-5.5, GPT-5.4, 그리고 코딩 에이전트 Codex가 Amazon Bedrock에서 정식(GA) 서비스를 시작했어요. 지금까지 OpenAI 모델을 쓰려면 OpenAI API를 직접 쓰거나 Microsoft Azure를 경유해야 했는데, 이제 AWS 인프라 위에서도 바로 접근할 수 있게 됐습니다.

이게 왜 중요하냐면, 많은 기업들이 이미 AWS를 주요 클라우드 인프라로 쓰고 있기 때문이에요. 보안 정책, 거버넌스, 비용 관리를 한 플랫폼에서 통합하고 싶은데, 모델만 다른 플랫폼에서 따로 불러와야 한다면 번거롭거든요. 이번 통합으로 Anthropic Claude, Meta Llama, Mistral 등 기존 Bedrock 모델들과 OpenAI 모델을 동일한 API 인터페이스에서 쓸 수 있게 됐습니다.

구체적으로 보면, GPT-5.5는 현재 미국 동부(오하이오) 리전에서 제공되고, GPT-5.4는 미국 동부와 서부(오레곤) 두 리전에서 쓸 수 있어요. GPT-5.5는 에이전틱 코딩, 데이터 분석, 멀티스텝 자율 작업에서 OpenAI 라인업 중 가장 높은 성능을 낸다고 합니다. Codex는 매주 400만 명 이상의 개발자가 사용하는 코딩 에이전트로, 대형 코드베이스에서 코드 작성, 리팩터링, 디버깅, 테스트, 검증을 처리해 줘요.

여기엔 흥미로운 배경이 있어요. OpenAI는 오랫동안 Microsoft와의 파트너십 덕분에 Azure가 사실상 주요 클라우드 배포 채널이었어요. 그런데 올해 4월, OpenAI가 Microsoft와의 독점적 클라우드 공급 계약을 종료했다는 소식이 전해졌고, 그 결과가 지금 AWS 진출로 이어진 겁니다.

사실 이 상황이 꽤 묘해요. 마이크로소프트는 오늘 Build 2026에서 자체 MAI 모델들을 발표하며 OpenAI 의존도를 줄이는 방향으로 가고 있고, 동시에 OpenAI는 Azure 독점에서 벗어나 AWS로 확장하고 있으니까요. 두 회사가 각자의 방식으로 상대에 대한 의존도를 낮추는 과정처럼 보입니다. 사이가 나빠진 건 아니지만, 각자 독립성을 확보하는 방향으로 가고 있는 거죠.

개발자 입장에선 선택지가 늘어났으니 반가운 소식이에요. AWS 환경 안에서 Claude와 GPT 계열 모델을 같은 인터페이스로 비교하면서 쓸 수 있다는 게 꽤 실용적이거든요. 다음 스텝으로 Google Cloud에도 Op

마이크로소프트가 오늘(6월 2일) Build 2026 컨퍼런스에서 자체 개발 AI 모델 7종을 동시에 공개했습니다. 이번 발표의 핵심은 MAI(Microsoft AI) 패밀리인데, 그 중 가장 눈길을 끄는 건 MAI-Thinking-1이에요. 마이크로소프트가 처음으로 내놓는 추론 특화 모델(reasoning model)입니다. 35억 개 활성 파라미터, 256K 컨텍스트 윈도우. 중요한 건 OpenAI 데이터나 모델 증류(distillation) 없이 자체적으로 처음부터 훈련됐다는 점이에요.

성능 면에서는 SWE Bench Pro 코딩 벤치마크에서 Anthropic Claude Opus 4.6과 동급이라고 발표됐고, 블라인드 평가에서 Claude Sonnet 4.6보다 평가자 선호도가 높았다는 결과도 제시됐습니다. 근데 솔직히, 이런 벤치마크 비교는 항상 자사에 유리하게 나오는 경향이 있잖아요. 실제로 써봐야 알겠지만, 적어도 마이크로소프트가 이제 "우리 모델도 경쟁력 있다"고 당당하게 말할 수 있는 수준엔 온 것 같습니다.

MAI 패밀리엔 다른 모델들도 있어요. MAI-Image-2.5는 텍스트-이미지 생성 모델로 Google 경쟁 모델을 ELO 벤치마크에서 앞선다고 했고, MAI-Transcribe-1.5는 43개 언어에서 최상위 수준의 음성 인식 정확도를 제공합니다. MAI-Voice-2는 15개 이상의 새 언어를 추가했고, MAI-Code-1은 이미 GitHub Copilot과 VS Code에 탑재됐어요. 일곱 개 모델을 한 번에 공개하는 건 꽤 공격적인 행보입니다.

그리고 사실 오늘 발표 중에 개발자들한테 가장 직접적인 영향을 줄 소식이 따로 있어요. Project Polaris 얘기예요. 오는 8월부터 GitHub Copilot에서 GPT-4 Turbo를 Project Polaris로 교체한다는 건데, 마이크로소프트가 자사 서비스 내에서 OpenAI 모델을 자체 모델로 대체하는 거잖아요. Mixture-of-Experts 아키텍처 기반이고, Rust나 Haskell 같은 비주류 언어에서 특히 성능 향상이 두드러진다고 했습니다. 팀 구독자들은 자동으로 전환되고, 원한다면 3개월간 GPT-4로 롤백도 가능합니다.

Windows Agent Framework 1.0도 오늘 MIT 라이선스로 오픈소스 공개됐어요. 로컬 Windows 기기, Windows 365 클라우드 PC, Azure Arc

6월 1일, 플로리다 주 검찰총장 제임스 우스마이어(James Uthemeier)가 OpenAI와 CEO 샘 알트만을 상대로 소송을 제기했습니다. 미국에서 주정부가 OpenAI를 직접 고소한 건 이번이 처음이에요. 소장은 꽤 직접적인 언어를 쓰고 있어요. "샘 알트만과 ChatGPT는 AI 경쟁을 우리 아이들의 안전과 보안보다 선택했다. 이익을 공공 안전보다 선택했다."

이번 소송에서 가장 많이 언급되는 혐의는 미성년자 보호 미흡이에요. ChatGPT 무료 버전에는 연령 확인 메커니즘이 없고, 어린이 계정이 부모 계정과 연결되도록 요구하지도 않는다는 거죠. 특히 플로리다 주립대학교(FSU) 총기 난사 사건이 핵심 사례로 등장하는데, 가해자가 ChatGPT를 이용해 공격을 계획했다고 주장하고 있어요. 물론 이건 현재까지는 소송 측 주장이고 검증된 사실이 아닙니다.

혐의는 거기서 그치지 않아요. 자살 충동이 있는 취약한 사용자들에게 위험한 콘텐츠를 노출시켰다는 것, 아이들을 "거짓된 인간적 공감을 흉내 내는 도구"에 중독시키면서 부모 동의 없이 데이터를 수집했다는 것도 포함돼 있습니다.

주목할 만한 건 샘 알트만을 개인으로 피고에 포함시켰다는 점이에요. CEO 개인에게 회사의 행동에 대한 법적 책임을 묻겠다는 건데, 우스마이어 검찰총장은 알트만이 "인간의 생명에 대한 위험을 완전히 무시한 CEO로서의 행동" 때문에 개인 책임을 져야 한다고 밝혔습니다. 잠재적 배상 규모는 수십억 달러에 이를 수 있다고 주 정부는 보고 있어요.

근데 이게 OpenAI에 얼마나 실질적인 위협이 될지는 아직 미지수예요. 주정부 소송이 연방 차원의 AI 규제와는 다른 경로를 타거든요. 미국엔 아직 연방 차원의 포괄적 AI 규제법이 없고, 각 주가 개별적으로 움직이는 상황이에요. 플로리다 이후로 다른 주들이 뒤따를지가 관건인데, 이미 여러 주가 AI 기업들의 콘텐츠 정책과 청소년 보호를 들여다보고 있다는 얘기는 계속 나오고 있어요.

사실 OpenAI 입장에서도 억울한 부분이 없진 않을 거예요. ChatGPT에 세이프가드가 없는 건 아니거든요. 다만 완벽하지 않다는 건 OpenAI 스스로도 인정하는 부분이고요. 문제는 이런 소송이 쌓이면 기업 운영 방식 자체에 영향을 줄 수 있다는 거예요. 특히 GPT-5 이후 모델들이 더 강한 에이전트 능력을 갖게 될수록, 안전 문제는 더 복잡해질 텐데, 이 소송이 어떤 방향으로 흘러갈지는 AI

6월 1일부터 GitHub Copilot이 요금제를 바꿨습니다. 정확히는 정액제에서 사용량 기반 과금 체계로 전환했는데, 발표 직후부터 개발자 커뮤니티가 들끓고 있어요. Reddit에는 "Goodbye, Copilot"이라는 글이 올라왔고, X에는 분노한 개발자들의 스크린샷이 쏟아졌습니다.

핵심 변경 내용부터 짚고 가면, 기존에는 플랜별로 월 정액($10, $39 등)을 내고 무제한으로 쓸 수 있었어요. 바뀐 구조에서는 매월 같은 금액이 "AI 크레딧"으로 전환되고, 이 크레딧 안에서 기능을 사용하는 방식입니다. 1 크레딧 = $0.01이에요. Copilot Pro는 여전히 $10/월이지만, 이제 이 금액은 $10어치 크레딧을 주는 것으로 바뀌는 거죠.

여기서 중요한 게 있어요. 인라인 자동완성(autocomplete)과 next edit suggestions는 여전히 모든 플랜에서 무제한 무료입니다. 코드 쓰다가 자동으로 완성해주는 그 기능 있잖아요, 그건 그대로예요. 크레딧을 소모하는 건 채팅, 에이전트 모드에서 다중 파일 편집, 코드 리뷰, 프리미엄 모델 접근 같은 기능들이에요.

문제는 에이전트 모드를 많이 쓰는 개발자들이에요. 요즘 많은 개발자들이 Claude나 GPT 기반으로 자율적으로 코드를 고쳐나가는 에이전트 워크플로를 쓰잖아요. 이걸 많이 돌리면 토큰이 엄청나게 소모됩니다. 한 개발자는 기존에 $29/월을 내던 게 새 체계에서 $750/월로 뛰는 시뮬레이션을 공유했고, 또 다른 개발자는 $50에서 $3,000까지 치솟는 추정치를 올렸어요.

근데 사실 이 분노의 핵심은 단순한 가격 인상이 아니에요. 한 Reddit 댓글이 이걸 잘 요약했는데, "우리를 vibe coding 하도록 키워놓고, 이제 그것에 돈을 청구하는 건 전적으로 마이크로소프트 잘못이다"라는 말이에요. Copilot이 에이전트 모드와 자율 편집을 강하게 밀면서 사용자들이 그 방식에 익숙해졌는데, 이제 와서 그 사용 패턴이 과금 대상이 됐으니까요.

마이크로소프트 입장에서는 어느 정도 이해 가는 측면도 있어요. 프론티어 모델을 돌리는 비용이 실제로 엄청나고, 정액제로는 헤비 유저를 감당하기 어렵다는 건 사실이거든요. OpenAI, Anthropic 등도 같은 방향으로 움직이고 있고요. 근데 타이밍이 묘한 건, 바로 이 시기에 Build 2026에서 자체 MAI 모델을 발표하며 "더 비용 효율적인 모델로 교체하겠다"고 했거든요

Build 2026이 오늘(6월 2일) 샌프란시스코 포트 메이슨 센터에서 막을 올렸습니다. 사티아 나델라가 오전 9시 30분(PT)에 키노트 무대에 서자마자 발표가 쏟아졌는데, 한마디로 요약하자면 마이크로소프트가 OpenAI 의존도를 줄이고 자체 AI 스택을 본격 가동하겠다는 선언이었어요. 그냥 말뿐인 로드맵이 아니라 실제 제품들이 뒤를 받쳐주고 있어서, 이번엔 진짜 구체적인 변화가 시작된 것 같습니다.

가장 눈에 띈 건 MAI-Thinking-1 공개였어요. 마이크로소프트 AI 수장 무스타파 술레이만이 직접 무대에 올라 발표한 이 모델은 마이크로소프트 최초의 전용 추론(reasoning) 모델입니다. 재밌는 건 증류(distillation) 기법을 쓰지 않았다는 점인데, 다른 AI 모델의 출력 데이터로 학습하지 않았다는 뜻이에요. 요즘 수많은 모델들이 GPT 같은 거대 모델의 결과물을 재활용해 학습하는 것과는 다른 방향이죠. 일단 주로 기업 고객 대상이고 가격은 공개 안 됐지만, 자체 추론 능력을 확보했다는 사실 자체가 의미 있어요.

근데 솔직히 더 충격적인 발표는 따로 있었습니다. Project Polaris예요. GitHub Copilot에 내장된 GPT-4 Turbo를 2026년 8월부터 마이크로소프트가 직접 만든 모델로 교체한다는 건데, Mixture-of-Experts 아키텍처 기반이고 HumanEval, MBPP 벤치마크에서 GPT-4 Turbo를 능가한다고 주장하고 있어요. 특히 Rust, Haskell 같은 언어에서 강점을 보인다고 하는데, 이게 단순한 성능 업그레이드가 아니라 마이크로소프트가 자사 핵심 제품에서 OpenAI 모델을 몰아내겠다는 공개 선언이나 다름없어요.

개발자들이 당장 체감할 수 있는 건 Windows Agent Framework 오픈소스 공개입니다. MIT 라이선스로 풀렸고, YAML로 에이전트를 정의하면 로컬 PC, Windows 365 클라우드 PC, Azure Arc 엣지 장치 어디서든 아키텍처 변경 없이 실행할 수 있어요. 이메일 자동 분류나 설정 이탈 감지 같은 작업을 백그라운드에서 상시 실행하는 "ambient agent"도 지원한다고 합니다.

여기에 Azure Agent Mesh도 함께 공개됐어요. 온프레미스 서버부터 클라우드 PC, 엣지 장치까지 에이전트 실행을 연결하는 컨트롤 플레인인데, 지연시간과 GPU 가용성에 따라